[알쓸신기] ⑮ "하나만 더 보고 자야지" 하다가 새벽 2시…유튜브 쇼츠 알고리즘 뭐길래 작성일 07-18 60 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">숏폼 AI가 친구를 묶어 영상을 배달하는 법</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="3McchwkLlf"> <p contents-hash="cea3922e9cb140b1c7d3391fe3bfc3fbea06a6302a565abaecd43508e5ec101a" dmcf-pid="0RkklrEoSV" dmcf-ptype="general"><strong>기술이 발전할수록 그 장벽은 높아만 갑니다. 산업 현장의 소식을 빠르게 전해온 <디지털데일리>는 어떻게 하면 흥미로운 기술의 세계를 성인뿐만 아니라 청소년들도 쉽고 재미있게 이해할 수 있을까를 고민했습니다. 그 결과로 '알쓸신기 : 알아두면 쓸데있는 신박한 기술 사전' 시리즈를 구성했습니다. 앞으로 우리 일상을 움직이는 핵심 산업 기술을 하나씩 풀어가도록 노력하겠습니다. <편집자주></strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="09cd30787d1ad7d82b1abc51b91963081d204f00807317b1e9ce8d56e7b59be3" dmcf-pid="peEESmDgy2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/18/552796-pzfp7fF/20260718060016046ywyl.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="XHAmWCsAvx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/18/552796-pzfp7fF/20260718060016046ywyl.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="c7c369be6e80b524d6979bf81665753aa496b5a1b3fd927574b1b10d5f98c54b" dmcf-pid="UdDDvswaW9" dmcf-ptype="general">전철이나 버스를 기다릴 때, 혹은 침대에 누워 잠들기 전 스마트폰을 켜고 유튜브 쇼츠나 인스타그램 릴스, 틱톡 같은 숏폼 영상을 보다 보면 이상한 경험을 하게 된다. 내가 좋아하는 아이돌의 직캠, 귀여운 강아지 영상, 혹은 내가 평소에 관심 있어 하던 게임 정보들이 손가락을 올릴 때마다 줄줄이 터져 나온다.</p> <div contents-hash="66659a91ea63fe102e4e9d14f071b96c9f8cf5bf00854df374e4de44d9ff8183" dmcf-pid="uJwwTOrNSK" dmcf-ptype="general"> 스마트폰에 대고 내 마음을 말한 적도 없는데, 유튜브는 어떻게 내 취향을 귀신같이 알고 마음에 쏙 드는 영상만 골라서 눈앞에 보여주는 것일까? 내 손가락 움직임 하나까지 실시간으로 계산하는 인공지능 비밀 요원인 '추천 알고리즘(Recommendation Algorithm)' 때문이다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5be0835cb5a02102d5f1d60d4fb4bc4458475c9247857c090b4328af1b56c167" dmcf-pid="7irryImjyb" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/18/552796-pzfp7fF/20260718060017688ijvw.png" data-org-width="640" dmcf-mid="Zv8eAnd8SQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/18/552796-pzfp7fF/20260718060017688ijvw.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="b64e0431bfca53bec96460cfb89eb9969b195986d03bb9bab62a4b6900142353" dmcf-pid="znmmWCsASB" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 내가 머문 0.1초의 시선까지 기록된다</strong></p> <p contents-hash="ec90b16901869a5d6e393f2fe742b303cad43f302fbafe2a9cc059c71e660675" dmcf-pid="qhttbpFYWq" dmcf-ptype="general">우리가 유튜브 쇼츠를 위로 넘기며 볼 때, 우리 손가락은 인공지능에게 끊임없이 '비밀 편지'를 보낸다. 알고리즘 컴퓨터는 우리가 영상을 볼 때마다 뒤에서 아주 정밀한 채점표를 작성한다.</p> <p contents-hash="07a44e4a487b5a1b56e470b5eb46488893b7df4c86c26bdc3394123334885657" dmcf-pid="BlFFKU3Glz" dmcf-ptype="general">단존히 영상 아래에 있는 '좋아요' 버튼을 누르거나 댓글을 달 때만 컴퓨터가 내 취향을 아는 것이 아니다. 진짜 무서운 핵심 지표는 바로 '시청 시간'과 '넘기는 속도'다.</p> <p contents-hash="f4bca6c05bfc3e1e58ac09f42a40c473886c3d3b304d8352d6a9e6e4e9139144" dmcf-pid="bS339u0HT7" dmcf-ptype="general">예를 들어 어떤 축구 영상이 나왔을 때 내가 0.1초 만에 손가락을 올려 넘겨버렸다면, AI는 채점표에 '축구: 0점'이라고 적는다. 하지만 게임 영상이 나왔을 때 손가락을 멈추고 끝까지 다 보았거나, 심지어 뒤로 돌려서 한 번 더 보았다면 '게임: 100점!'이라고 기록한다.</p> <div contents-hash="576305cc72eb3819814b24ccd02ff2a144ad1679af45aed0eb3a22c13aff69aa" dmcf-pid="Kv0027pXSu" dmcf-ptype="general"> 내가 화면을 터치하는 강도, 영상을 보다가 멈춘 순간의 시간까지 나노 단위로 쪼개어 계산하기 때문에, 쇼츠를 한 30분만 보고 나면 내 머릿속 관심사가 인공지능 컴퓨터에 완벽한 숫자로 복사된다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a292c22664f52648cc6372094d2617937ba9433d3113bc0029d8649ba6e76690" dmcf-pid="9TppVzUZyU" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/18/552796-pzfp7fF/20260718060019042ptyx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="5YwhZTlwhP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/18/552796-pzfp7fF/20260718060019042ptyx.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="d36659763eb86950302941d4d9ffd9e037d5c0ab573140a297821cc5c62fc2b2" dmcf-pid="2yUUfqu5Cp" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 지구 반대편 친구의 시청 기록을 훔치다</strong></p> <p contents-hash="a9458397a671af68d24eab75f581ba3f3ca4aa05f2810fa6ce621d8da69845b7" dmcf-pid="VWuu4B71l0" dmcf-ptype="general">내 채점표가 완성되면 알고리즘은 두 번째 마술을 부린다. 바로 전 세계 유튜브 사용자 중에서 나와 채점표가 가장 비슷하게 닮은 '취향 쌍둥이'들을 찾아내는 것이다. 전문 용어로 '협업 필터링'이라고 부르지만, 쉽게 말해 '나랑 제일 잘 통하는 가상의 단짝 친구 그룹'을 컴퓨터가 매칭해 주는 시스템이다.</p> <p contents-hash="71b839a33088ec1877d6ddca6d2bbfa4da8437fe8efa2d0d8d94b1c47b89ac29" dmcf-pid="fY778bzth3" dmcf-ptype="general">예를 들어 대한민국에 사는 나와 미국 뉴욕에 사는 톰, 일본 도쿄에 사는 유키의 쇼츠 성적표가 99% 일치한다고 해보자. 우리 세 명은 모두 '고양이'와 '로블록스 게임' 영상에 100점을 준 가상의 쌍둥이들이다.</p> <p contents-hash="63a15a9da151e8fa21a698059758082b076fc092a3f06d23b45573995dfd0aeb" dmcf-pid="4Gzz6KqFTF" dmcf-ptype="general">어느 날 뉴욕의 톰이 새로 올라온 어떤 귀여운 '아기 오리' 영상을 보고 너무 재밌어서 끝까지 시청했다. 그러면 인공지능 컴퓨터는 즉시 계산을 시작한다. "어? 톰이랑 취향이 똑같은 한국의 독자도 이 아기 오리 영상을 무조건 좋아하겠군!" 하고 내 화면에 그 오리 영상을 슬쩍 배달한다.</p> <div contents-hash="4cb2ee28ec03af91aae6c3ca3e59820070b512278ef250ae53b8f440ebb47e06" dmcf-pid="8FVVd6fzht" dmcf-ptype="general"> 내가 검색창에 '오리'를 친 적이 없어도, 내 취향 쌍둥이들의 행동을 미리 분석해서 내가 좋아할 만한 영상을 앞질러 준비해 두는 영리한 기술이다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6235dcc724926b8973c2cf6590d51ac2b43aa49ca7f8ed279ad0d33d6409924a" dmcf-pid="63ffJP4qv1" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/18/552796-pzfp7fF/20260718060020352hntx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="1cRRjie4v6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/18/552796-pzfp7fF/20260718060020352hntx.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="bc3beddb160fefec24adbf6abc846ed0c77ff8c8e1a293ae4964b3663b3ee257" dmcf-pid="P044iQ8BS5" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 가끔 이상한 영상이 끼어드는 이유</strong></p> <p contents-hash="c955cb541d3f40d699046ad8bc40e623418bf32ddd4510ef25cfc61020e9d89f" dmcf-pid="Qp88nx6blZ" dmcf-ptype="general">그런데 쇼츠를 보다 보면 가끔 고개가 갸우뚱해질 때가 있다. 평소에 요리나 패션에 전혀 관심이 없는데, 갑자기 난생처음 보는 요리 비법 영상이나 낯선 패션쇼 영상이 화면에 툭 튀어나오기 때문이다. "알고리즘이 고장 났나?" 싶겠지만, 사실 이것은 컴퓨터가 철저하게 계산한 '새로운 취향 탐험' 작전이다.</p> <p contents-hash="5ebb6443a5515b312fe2e57c5c67d43b2621af5cc56226c1b04bbd60e36986e9" dmcf-pid="xU66LMPKTX" dmcf-ptype="general">이를 학교 급식실에 비유해 보자. 내가 아무리 고기 반찬만 좋아한다고 해서 급식실에서 365일 내내 제육볶음만 줄 수는 없다. 영양사 선생님은 가끔 내가 먹어본 적 없는 '새로운 나물 무침'이나 '퓨전 요리'를 식단에 슬쩍 끼워 넣는다. 그래야 내가 그 반찬을 먹고 "어? 이것도 맛있네?" 하며 새로운 입맛을 발견할 수 있기 때문이다.</p> <p contents-hash="2965bd8170175389a570b249af1062c20d6884be2709bc6b93c25bd743f10cbe" dmcf-pid="yASS1WvmhH" dmcf-ptype="general">인공지능 알고리즘도 똑같다. 맨날 좋아하는 게임 영상만 보여주면 독자가 질려서 유튜브를 나가버릴 수 있으므로, 컴퓨터는 전 세계에서 지금 가장 유행하는 인기 영상이나 완전히 새로운 분야의 영상을 시험 삼아 10편 중 1편꼴로 찔러 넣어본다.</p> <div contents-hash="43485d6f731d05e4b56561310ed159a9d9da0b91d7c58487769cbb9b3a922444" dmcf-pid="WcvvtYTsvG" dmcf-ptype="general"> 이때 내가 손가락을 멈추고 쳐다보면, 내 채점표에 새로운 관심사 분야가 추가되면서 내 화면의 지도가 더 넓어지게 된다. 내가 질리지 않도록 끊임없이 새로운 낚시찌를 던지는 인공지능의 숨은 노력이다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="07f0bb1318b4a5d0534de5c9f954dd95fd2b200aabe8c0032b315f99dfd1cb12" dmcf-pid="YkTTFGyOhY" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/18/552796-pzfp7fF/20260718060021751mlip.jpg" data-org-width="572" dmcf-mid="tVSS1WvmT8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/18/552796-pzfp7fF/20260718060021751mlip.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="cd0f32fa8e2ba2a748a898b0fb420c00538cebdc38b2beee1e98c8e747d36143" dmcf-pid="GxAACDcnlW" dmcf-ptype="general"><strong>▶ '알쓸신기' 토크 어바웃 - 뇌의 도파민을 자극하는 인공지능의 밀당 기술</strong></p> <p contents-hash="db04a49500bbc873ca730d1cdd2e1a939d1944ba07b6920e10e2ea655ceba162" dmcf-pid="HMcchwkLCy" dmcf-ptype="general"><strong>"딱 하나만 더 보고 자야지"</strong></p> <p contents-hash="3eda2de1845fe041ba52e3fa292147b234dcf15780607ed31c5e79eb1412132a" dmcf-pid="XRkklrEoCT" dmcf-ptype="general">이런 생각을 했다가 정신을 차려보니 새벽 2시가 되어 눈이 충혈됐던 경험이 다들 있을 것이다. 이것은 여러분의 의지가 약해서가 아니다. 전 세계에서 가장 똑똑한 인공지능 과학자들이 밤을 새우며 만든 알고리즘의 '밀당 기술'에 뇌가 잠시 홀렸기 때문이다.</p> <p contents-hash="d2be1630c3d7617110d2e85bee4b7c2d599754d20abda5047c188fc1b5b90452" dmcf-pid="ZeEESmDgyv" dmcf-ptype="general">우리 뇌는 재미있는 것을 보거나 기대치 못한 선물을 받았을 때 기분이 좋아지는 호르몬인 '도파민(Dopamine)'을 분출한다. 쇼츠 알고리즘은 이 도파민을 가장 잘 터뜨리는 최적의 타이밍을 공식으로 계산한다.</p> <p contents-hash="f95e61e8fecd2000f03dea60120478afbb7a3976192b910da3b0afec6153d3e6" dmcf-pid="5dDDvswalS" dmcf-ptype="general">만약 내가 좋아하는 영상만 계속 100장 연속으로 보여주면 뇌는 금방 지루함을 느끼고 스마트폰을 꺼버린다. 그래서 알고리즘은 밀당을 한다. 적당히 평범한 영상 2~3개를 보여주다가, 내가 기가 막히게 좋아할 만한 치트키 영상 1개를 중간에 싹 끼워 넣는다. 마치 꽝이 몇 번 나오다가 갑자기 당첨이 나오는 인형 뽑기 기계처럼 말이다.</p> <div contents-hash="b0ebfdb6123ed51192299c733ae22b7ef730a493d585fcec61f35f4bd37dfa3d" dmcf-pid="1JwwTOrNvl" dmcf-ptype="general"> 현재 스마트폰 속 알고리즘은 너무나도 강력해져서 우리 뇌가 스마트폰을 손에서 놓지 못하도록 끊임없이 도파민 덫을 놓는다. 숏폼을 보는 것 자체가 나쁜 것은 아니다. 다만, 인공지능이 나를 조종하게 내버려 두기보다 "아, 지금 알고리즘이 나한테 밀당을 시도하고 있구나!"라고 원리를 알아채고 스스로 스마트폰을 끌 줄 아는 조절력을 키우는 것이, 인공지능 시대를 살아가는 멋진 생존 방식일 수 있다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="69e66fe8f1b47021c3a2675d0c9667b6f99564e27f933a48fc4e0bb2b33c512b" dmcf-pid="tirryImjyh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/18/552796-pzfp7fF/20260718060022018pcmv.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="FPzz6KqFv4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/18/552796-pzfp7fF/20260718060022018pcmv.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="c01af76ccd4b40737a997fb15e394f61ddc4c7054f16a6e1c0d8935502488750" dmcf-pid="FnmmWCsAyC" dmcf-ptype="general"><strong>▶ 알쓸신기 키워드 번역기</strong></p> <p contents-hash="b7d9d7644a1b468c3727e1c2202ff4ecade70eee9d907de09ddded371ca564d0" dmcf-pid="3LssYhOchI" dmcf-ptype="general">·추천 알고리즘: 사용자의 시청 습관과 행동을 분석하여, 좋아할 확률이 가장 높은 영상이나 상품을 자동으로 골라 눈앞에 보여주는 인공지능 시스템이다.</p> <p contents-hash="2588433420066c124fa82ae4965a7f58370ad599db41ea1e750c0c0072cc1f6e" dmcf-pid="0QjjIEAivO" dmcf-ptype="general">·시청 유지 시간: 사용자가 특정 영상을 넘기지 않고 얼마나 오랫동안 붙잡고 보고 있었는지를 나타내는 지표로, 알고리즘이 내 취향을 점수 매길 때 가장 중요하게 본다.</p> <p contents-hash="74b4aeb1eb508ed3157e896738df20b839deaa6d1a9f99064a55493f4b988d5d" dmcf-pid="pxAACDcnvs" dmcf-ptype="general">·협업 필터링: 나와 비슷한 취향을 가진 다른 사람들의 시청 기록을 바탕으로, 내가 좋아할 만한 새로운 콘텐츠를 예측하여 추천해 주는 기술이다.</p> <p contents-hash="254d202e465cbf1c9811b2cc6994c6620b85ad44919ed7bd1e86415a33aa87fa" dmcf-pid="UMcchwkLWm" dmcf-ptype="general">·탐험(Exploration): 사용자가 기존에 좋아하던 분야 외에, 새로운 관심사를 발굴하기 위해 알고리즘이 무작위나 유행하는 영상을 무작위로 추천해 주는 인공지능의 실험 기법이다.</p> <p contents-hash="fe42b408ad39b739eeb3e06fbc0964cda407f10c10cfed5dea913b4262779ecb" dmcf-pid="uRkklrEoTr" dmcf-ptype="general">·도파민: 무언가 재미있는 것을 하거나 성취했을 때 뇌에서 나오는 행복 호르몬이다. 숏폼 영상은 이 도파민을 아주 빠르게 자극하도록 설계되어 있다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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